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Material und Methoden
Schritt zufälligen Effekten Rechnung getragen wird, die sich in Folge der
Korrelation zwischen Genexpressionsmessungen beim selben Individuum
ergeben. Daher wurde ein Zufallsfaktor integriert und Chargen-Effekte
berücksichtigt, da nicht alle Arrays eines Patienten zu den
unterschiedlichen, untersuchten Zeitpunkten gleichzeitig hybridisiert und
gescannt werden konnten.
c) Zeitreihenanalyse und Identifikation von koexprimierten Genen
Es wurde die robuste, nicht-parametrische Version des G-Testes nach
Fisher verwendet [1]. Eingebettet in das R-Paket „GeneCycle“ gelang die
Identifikation von statistisch signifikanten Periodizitäten in den
Genexpressions-Daten. Zusätzlich wurde ein Algorithmus nach Owen [57]
benutzt, der, integriert in das „geneRecommender“ R-Paket, alle Gene im
Datensatz ermittelt, die sich ähnlich verhalten wie ein im Programm
enthaltener Vergleichsabfragesatz. Die daraus resultierende Liste an
Genen, welche entsprechend ihrer Stärke an Übereinstimmung mit der
Vergleichsdatenbank geordnet wurden, erlaubte die Identifikation von
Genen, die sich in ähnlichem Maße veränderten zwischen den drei
Zeitpunkten. Zur Identifikation von koexprimierten Gengruppen wurde die
„Weighted Gene Co-expression Network“ Analyse von Systems Biology
verwendet [86, 33, 43].
Kurz gesagt, es wurde eine Ähnlichkeitsmatrix
berechnet, basierend auf den absoluten Werten der Spearman-Rangfolge
der Korrelationskoeffizienten der Expressionsprofile aller Genpaare.
Anschließend wurde eine Näherungsfunktion verwendet, um die
Ähnlichkeitsmatrix in eine symmetrische n × n Näherungsmatrix
umzuformen, bei der A=[aij] zwischen den Genexpressionen
x i und
x
j
die
Verbindungsstärke (Annäherung) repräsentiert unter der Verwendung der
folgenden Funktion:
a
ij
= Power(
s , β ) ≡
ij
s
ij
β
mit s = cor x , x ) . Das
ij
(
i j
skalenfreie Topologie-Kriterium wurde benutzt, um die den Potenz-
Parameter entsprechend den Daten auszuwählen. Diese Netzwerk-
Konstruktion wurde bei allen Proben angewandt (beta = 6) unter
Berücksichtigung der 5000 meistverbundenen Genen im Datensatz. Zur
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